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通用 AI 评审在工作流审计里会漏掉什么
为什么一次性的 AI 反馈会让工作流审计听起来更好，却仍然漏掉决定它能否运行的运营细节。
简短回答
通用 AI 评审常常能改善工作流审计的措辞，却会漏掉负责人、交接、风险和衡量等决定工作流能否运行的细节。
如果你把一份工作流审计粘进 ChatGPT、Claude 或 Gemini，大概率会得到有用反馈。
我不想假装不是这样。这些工具很擅长把混乱的草稿变清楚。它们能发现缺失章节、重写模糊语言，并建议下一步。
不过，一次性评审有一个安静的弱点：它经常改善文档，却没有测试这个工作流是否真的能运行。
我一直会用这类评审。陷阱在于，更干净的句子会让我觉得提交物比实际更可靠。
模型可能奖励顺滑表达
一份弱的工作流审计，重写一次后可能听起来很成熟。
之前：
报告太耗时。AI 可以帮助总结表现。
通用评审之后：
这个报告工作流有机会用 AI 辅助总结营销活动表现数据，从而减少人工分析时间。
这个句子更干净。但不一定更好。
它仍然没有说明是哪份报告、哪些数据、哪个负责人、哪个决策，或总结错了之后怎么办。
缺失的运营问题
对于工作流审计，我关心的是这些问题：
- 什么会启动这项工作？
- 今天谁负责？
- 谁使用输出？
- 输出会改变什么决策？
- 哪一部分适合 AI？
- 哪一部分仍然需要人的判断？
- 哪种失败会损害信任？
如果这些缺失，审计就还没准备好。
Prova 想补上的东西
Prova 不是因为模型比你已经在用的工具更好才应该赢。那会是一个很蠢的主张。
它必须靠模型周围的系统更好来赢。
评审连接着训练单元。训练单元连接着路线图。结果会变成产品状态。下一步会根据提交内容里的证据而变化。
这意味着一份工作流审计可以通过、要求修改，或暴露基础问题。它不只是被改写成更好听的文字。
实际差异
通用 AI 会问：
我怎样改进这份文档？
Prova 应该问：
这个提交物是否强到足以让用户进入下一个训练单元？
这是一个严格得多的问题。
我仍然经常使用通用 AI。但当目标是沿着一个序列前进时，容器很重要。否则，我们最后得到的是更好的文字，以及同一个运营问题。
当你让 AI 评审你的工作时，你是在要求更好的写作，还是一个更难的决定？
Chandler
